A “fit for purpose” framework for medical education accreditation system design
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Accreditation is a key feature of many medical education systems, helping to ensure that programs teach and assess learners according to applicable standards, provide optimal learning environments, and produce professionals who are competent to practise in challenging and evolving health care systems. Although most medical education accreditation systems apply similar standards domains and process elements, there can be substantial variation among accreditation systems at the level of design and implementation. A discussion group at the 2013 World Summit on Outcomes-Based Accreditation examined best practices in health professional education accreditation systems and identified that the literature examining the effectiveness of different approaches to accreditation is scant. Although some frameworks for accreditation design do exist, they are often specific to one phase of the medical education continuum. MAIN TEXT: This paper attempts to define a framework for the operational design of medical education accreditation that articulates design options as well as their contextual and practical implications. It assumes there is no single set of best practices in accreditation system development but, rather, an underlying set of design decisions. A "fit for purpose" approach aims to ensure that a system, policy, or program is designed and operationalized in a manner best suited to local needs and contexts. This approach is aligned with emerging models for education and international development that espouse decentralization. CONCLUSION: The framework highlights that, rather than a single best practice, variation among accreditation systems is appropriate provided that is it tailored to the needs of local contexts. Our framework is intended to provide guidance to administrators, policy-makers, and educators regarding different approaches to medical education accreditation and their applicability and appropriateness in local contexts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,152 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».